进行读写数据都是操作内存,跟磁盘没啥关系,因此也不存在磁盘IO了,所以层高就不再是跳表的劣势了。 并且前面也提到B+树是有一系列合并拆分操作的,换成红黑树或者其他AVL树的话也是各种旋转,目的也是为了保持树的平衡。 而跳表插入数据时,只需要随机一下,就知道自己要不要往上加索引,根本不用考虑前后结点的感受,...
B+Tree 需要维护 树的平衡 为了维持B+树的平衡,在插入新的数据时,B+树会不断将进行数据页的 分裂。 维护平衡意味维护搜索的稳定性, 意味着着在搜索的时候,不管走哪个子树分支,搜索次数都差不了太多。 跳表 需要不太关心平衡问题 跳表在新增数据 时,不太关心平衡的问题。跳表插入数据的时候,跟B+树不一样,是...
我们可以根据B类树的特点,构造一个多阶的B类树,然后在尽量多的在结点上存储相关的信息,保证层数尽量的少,以便后面我们可以更快的找到信息,磁盘的I/O操作也少一些,而且B类树是平衡树,每个结点到叶子结点的高度都是相同,这也保证了每个查询是稳定的。 总的来说,B/B+树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平...
B+tree：B+树在物理存储上更加紧凑，每个节点存储的键值对数量更多，可以减少磁盘IO操作次数。跳表：而...
Redis 使用跳表的原因: 内存数据库,查询、插入、删除的效率高,且实现简单,适合高并发、低延迟的内存操作。 内存管理灵活,不需要像 B+树那样复杂的节点分裂和合并操作,这些操作也比较耗时。并且B+的最大的索引优势在内存中作用不大。 MySQL 使用 B+树的原因: ...
从树结构的层级角度看,其实树结构是不是跟前面的跳表还有点相似。而跳表之所以这么快是因为有能按区间高效查询的索引层。 而树结构其特性决定了遍历数据方式本身就纯天然的支持按区间查询。再加上树是非线性结构的优势相比于线性结构的数组,不必像数组的数据是连续存放的。那么当树结构在插入新数据时就不用像数组插...
两种数据结构的查询效率都是杠杠的,而且都支持范围查询,不然MySQL就不用 B+树,Redis就不用跳表了。 不同点(新增数据方面): B+ 树在新增数据的时候可能面临页分裂的问题,而且它还需要维护各种索引页; 跳表在添加数据的时候,并没有什么页分裂的说法,就算是索引分配也是非常的简单的,它只需要利用一个随机函数随机...
与跳表相比:跳表虽然也支持范围查询和高并发操作,但在磁盘I/O性能和空间效率方面不如B+树。B+树通过充分利用磁盘块读特性和节点结构优化,提高了数据检索速度和空间利用率。 综上所述,MySQL选择B+树作为其索引结构是基于其高效、稳定、节省空间和支持高并发的特性。这些特性使得B+树成为数据库索引的理想选择。
比如,红黑树虽然也是一种平衡树结构,但它的节点分裂和合并操作相对复杂,导致在高并发环境下的性能不如B树稳定。跳表虽然在插入和删除操作上具有优势,但在处理范围查询和排序操作时效率不如B树高。相比之下,B树综合了高效的查找和插入、平衡性、磁盘I/O优化等多方面的优点,成为数据库系统中最常用的索引结构之一。
•B+Tree的内部节点不保存数据，只保存索引，这样可以容纳更多键值，使得整棵树的高度更低，从而降低...